opencv检测矩形

参考：使用OpenCV检测图像中的矩形_知来者逆的博客-CSDN博客_opencv检测图像中的矩形

1.得到原始图像之后，代码处理的步骤是：
（1）滤波增强边缘。
（2）分离图像通道，并检测边缘。
（3）提取轮廓。
（4）使用图像轮廓点进行多边形拟合。
（5）计算轮廓面积并得到矩形4个顶点。
（6）求轮廓边缘之间角度的最大余弦。
（7）画出矩形。

一、首先介绍几个本文用到的函数：
1、mixChannels()函数
用途：用于将输入数组的指定通道复制到输出数组的指定通道。

mixChannels()参数说明：

void mixChannels(
const Mat* src, //输入数组或向量矩阵,所有矩阵的大小和深度必须相同。
size_t nsrcs, //矩阵的数量
Mat* dst, //输出数组或矩阵向量,大小和深度必须与src[0]相同
size_t ndsts,//矩阵的数量
const int* fromTo,//指定被复制通道与要复制到的位置组成的索引对
size_t npairs //fromTo中索引对的数目
);
示例：HSV通道获取

在HSV颜色空间中：
色相 (Hue)：代表色彩。取 0 到 360 度的数值来衡量（红-黄-绿-青-蓝-洋红）。
饱和度 (Saturation)：又称色度，指色彩的深浅，饱和度代表灰色与色调的比例，并以 0% (灰色) 到 100% (完全饱和) 来衡量；S = 0时只有灰度。
色调 (Value)：色彩的明亮程度。V=1。它包含RGB模型中的R=1，G=1，B=1 三个面，所代表的颜色较亮。

利用mixChannels()函数通过复制指定通道可以看到HSV颜色空间下的三个通道的具体情况。

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
Mat src, hsv, dst;
src = imread("1.jpg");
if (src.empty())
{
printf("can not load image \n");
return -1;
}
namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input", src);
cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);
dst.create(hsv.size(), hsv.depth());
//分离Hue/色相通道
int ch[] = {0, 0};
mixChannels(&hsv, 1, &dst, 1, ch, 1);
imshow("H channel", dst);
//分离Saturation/饱和度通道
int ch1[] = {1, 0};
mixChannels(&hsv, 1, &dst, 1, ch1, 1);
imshow("S channel", dst);
//分离Value/色调通道
int ch2[] = {2, 0};
mixChannels(&hsv, 1, &dst, 1, ch2, 1);
imshow("V channel", dst);

waitKey(0);
return 0;
}
2、approxPolyDP 多边拟合函数
approxPolyDP 主要功能是把一个连续光滑曲线折线化，对图像轮廓点进行多边形拟合。

原理图：对比之前黑点连线，之后蓝色连线：

参数详解;

void approxPolyDP(
InputArray curve, //一般是由图像的轮廓点组成的点集
OutputArray approxCurve, //表示输出的多边形点集
double epsilon, //主要表示输出的精度，就是另个轮廓点之间最大距离数，5,6,7，，8，，,,，
bool closed //表示输出的多边形是否封闭
)
示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>  using namespace cv;
using namespace std;  Mat img = imread("F:/project/jushi/ellipse_detector-sdk/images/04_00010.bmp", -1);//Mat img = imread("4.jpg", -1);pyrDown(img, img, Size(img.cols / 2, img.rows / 2), 4);imshow("img", img); imwrite("img.jpg", img);//通过canny算法找轮廓，这样 findcontours 的结果会好些Mat canny_out;Canny(img, canny_out, 45, 127, 3, false);imshow("canny_out", canny_out); imwrite("canny_out.jpg", canny_out);//寻找轮廓vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierachy;findContours(canny_out, contours, hierachy, RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(-1, -1));drawContours(img, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 1, 8, hierachy);//定义圆形、方形、旋转矩形、椭圆的存储容器vector<vector<Point>> contours_ploy(contours.size());vector<Rect> rects_ploy(contours.size());vector<Point2f> circle_centers(contours.size());vector<float> circle_radius(contours.size());vector<RotatedRect> RotatedRect_ploy;//注意：由于下面赋值的过程中有个点数大于5的条件，所以这里没有直接初始化，才有下面pushback的方法添加值。vector<RotatedRect> ellipse_ploy;//注意，这里是画椭圆，但是容器类型是 RotatedRect//将结果放到各自的容器中for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++){approxPolyDP(contours[i], contours_ploy[i], 5, true);rects_ploy[i] = boundingRect(contours_ploy[i]);minEnclosingCircle(contours_ploy[i], circle_centers[i], circle_radius[i]);if (contours_ploy[i].size() > 5){RotatedRect temp1 = minAreaRect(contours_ploy[i]);RotatedRect_ploy.push_back(temp1);RotatedRect temp2 = fitEllipse(contours_ploy[i]);ellipse_ploy.push_back(temp2);}}//定义最终绘图的图片Mat draw_rect(img.size(), img.type(), Scalar::all(0)),draw_rotateRect(img.size(), img.type(), Scalar::all(0)),draw_circle(img.size(), img.type(), Scalar::all(0)),draw_ellipse(img.size(), img.type(), Scalar::all(0));//绘图圆形、矩形RNG rng(12345);for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++){Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));rectangle(draw_rect, rects_ploy[i], color, 1, 8);circle(draw_circle, circle_centers[i], circle_radius[i], color, 1, 8);}imshow("draw_rect", draw_rect); imwrite("draw_rect.jpg", draw_rect);imshow("draw_circle", draw_circle); imwrite("draw_circle.jpg", draw_circle);//绘图椭圆形、旋转矩形Point2f pot[4];for (size_t i = 0; i < ellipse_ploy.size(); i++){Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));ellipse(draw_ellipse, ellipse_ploy[i], color, 1, 8);RotatedRect_ploy[i].points(pot);for (int j = 0; j < 4; j++){line(draw_rotateRect, pot[j], pot[(j + 1) % 4], color);}}imshow("draw_ellipse", draw_ellipse); imwrite("draw_ellipse.jpg", draw_ellipse);imshow("draw_rotateRect", draw_rotateRect); imwrite("draw_rotateRect.jpg", draw_rotateRect);waitKey();

3、多边形绘制polylines（）
参数详解：

void cv::polylines ( Mat & img, //作为画布的矩阵
const Point *const * pts, //折线顶点数组
const int * npts, //折线顶点个数
int ncontours, //待绘制折线数
bool isClosed, //是否是闭合折线(多边形)
const Scalar & color, //折线的颜色
int thickness = 1, //折线粗细
int lineType = LINE_8, //线段类型
int shift = 0 //缩放比例(0是不缩放,4是1/4)
)
二、矩形检测实现源码
本文矩形检测代码来自于（我爱计算机公众号）：https://mp.weixin.qq.com/s/WV78mvRn-cYm11cL4l2ScA

分享的开源代码地址：https://github.com/alyssaq/opencv

其算法流程：

1.中值滤波去噪；

2.依次提取不同的颜色通道（BGR）检测矩形；

3.对每一通道使用canny检测边缘或者使用多个阈值二值化；

4.使用findContours函数查找轮廓；

5.使用approxPolyDP函数去除多边形轮廓一些小的波折；

6.找到同时满足面积较大和形状为凸的四边形；

7.判断轮廓中两两邻接直线夹角余弦是否小于0.3（意味着角度在90度附近），是则此四边形为找到的矩形。

该代码效果还是不错的！

依赖于OpenCV，代码和本文的原版代码基本一致，原版可能更通用：

// The "Square Detector" program.
// It loads several images sequentially and tries to find squares in
// each image
//“矩形检测”程序。
//它按顺序加载了几张图像，并试图找到正方形#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>
#include <math.h>
#include <string.h>using namespace cv;
using namespace std;int thresh = 50, N = 5;
const char* wndname = "Square Detection Demo";// helper function:
// finds a cosine of angle between vectors
// from pt0->pt1 and from pt0->pt2
//辅助功能:
//求出向量夹角的余弦
//从pt0->pt1到pt0->pt2
static double angle(Point pt1, Point pt2, Point pt0)
{double dx1 = pt1.x - pt0.x;double dy1 = pt1.y - pt0.y;double dx2 = pt2.x - pt0.x;double dy2 = pt2.y - pt0.y;return (dx1*dx2 + dy1 * dy2) / sqrt((dx1*dx1 + dy1 * dy1)*(dx2*dx2 + dy2 * dy2) + 1e-10);
}// returns sequence of squares detected on the image.
// the sequence is stored in the specified memory storage
//返回在图像上检测到的正方形序列。
//序列存储在指定的内存中
static void findSquares(const Mat& image, vector<vector<Point> >& squares)
{squares.clear();//Mat pyr, timg, gray0(image.size(), CV_8U), gray;//down-scale and upscale the image to filter out the noise//按比例放大图像，滤除噪声//pyrDown(image, pyr, Size(image.cols/2, image.rows/2));//pyrUp(pyr, timg, image.size());// blur will enhance edge detection//中值滤波将增强边缘检测Mat timg(image);medianBlur(image, timg, 9);Mat gray0(timg.size(), CV_8U), gray;vector<vector<Point> > contours;// find squares in every color plane of the image//在图像的每个颜色平面上找到正方形for (int c = 0; c < 3; c++){int ch[] = { c, 0 };mixChannels(&timg, 1, &gray0, 1, ch, 1);//将输入数组的指定通道复制到输出数组的指定通道// try several threshold levels//尝试几个阈值级别for (int l = 0; l < N; l++){// hack: use Canny instead of zero threshold level.// Canny helps to catch squares with gradient shading// Canny帮助捕捉带有渐变阴影的正方形if (l == 0){// apply Canny. Take the upper threshold from slider// and set the lower to 0 (which forces edges merging)Canny(gray0, gray, 5, thresh, 5);// dilate canny output to remove potential// holes between edge segmentsdilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1));}else{// apply threshold if l!=0:// tgray(x,y) = gray(x,y) < (l+1)*255/N ? 255 : 0gray = gray0 >= (l + 1) * 255 / N;}// find contours and store them all as a listfindContours(gray, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);vector<Point> approx;// test each contourfor (size_t i = 0; i < contours.size(); i++){// approximate contour with accuracy proportional// to the contour perimeter//近似轮廓与精度成正比//到轮廓周长approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);// square contours should have 4 vertices after approximation// relatively large area (to filter out noisy contours)// and be convex.// Note: absolute value of an area is used because// area may be positive or negative - in accordance with the// contour orientationif (approx.size() == 4 &&fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 &&isContourConvex(Mat(approx)))  //凸性检测 检测一个曲线是不是凸的{double maxCosine = 0;for (int j = 2; j < 5; j++){// find the maximum cosine of the angle between joint edgesdouble cosine = fabs(angle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1]));maxCosine = MAX(maxCosine, cosine);}// if cosines of all angles are small// (all angles are ~90 degree) then write quandrange// vertices to resultant sequenceif (maxCosine < 0.3)squares.push_back(approx);}}}}
}// the function draws all the squares in the image
static void drawSquares(Mat& image, const vector<vector<Point> >& squares)
{for (size_t i = 0; i < squares.size(); i++){const Point* p = &squares[i][0];int n = (int)squares[i].size();//dont detect the borderif (p->x > 3 && p->y > 3)polylines(image, &p, &n, 1, true, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);}imshow(wndname, image);
}int main(int /*argc*/, char** /*argv*/)
{static const char* names[] = { "./image/2stickies.jpg", "./image/manyStickies.jpg",0 };help();namedWindow(wndname, 1);vector<vector<Point> > squares;for (int i = 0; names[i] != 0; i++){Mat image = imread(names[i], 1);if (image.empty()){cout << "Couldn't load " << names[i] << endl;continue;}findSquares(image, squares);drawSquares(image, squares);imwrite( "out.jpg", image );int c = waitKey();if ((char)c == 27)break;}return 0;
}

原版矩形检测

1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数，如果想检测矩形，要自己去实现。
2.我这里使用的OpenCV版本是3.30.

矩形检测
1.得到原始图像之后，代码处理的步骤是：
（1）滤波增强边缘。
（2）分离图像通道，并检测边缘。
（3）提取轮廓。
（4）使用图像轮廓点进行多边形拟合。
（5）计算轮廓面积并得到矩形4个顶点。
（6）求轮廓边缘之间角度的最大余弦。
（7）画出矩形。
2.代码

//检测矩形
//第一个参数是传入的原始图像，第二是输出的图像。

static double angle(Point pt1, Point pt2, Point pt0)
{double dx1 = pt1.x - pt0.x;double dy1 = pt1.y - pt0.y;double dx2 = pt2.x - pt0.x;double dy2 = pt2.y - pt0.y;return (dx1*dx2 + dy1 * dy2) / sqrt((dx1*dx1 + dy1 * dy1)*(dx2*dx2 + dy2 * dy2) + 1e-10);
}
int main(int argc, char** argv)
{//检测矩形//第一个参数是传入的原始图像，第二是输出的图像。/*void findSquares(const Mat& image, Mat &out){*/Mat image = imread("F:/project/jushi/ellipse_detector-sdk/images/04_00010.bmp", IMREAD_COLOR);int thresh = 50, N = 5;vector<vector<Point> > squares;squares.clear();Mat src, dst, gray_one, gray,out;src = image.clone();out = image.clone();gray_one = Mat(src.size(), CV_8U);//滤波增强边缘检测medianBlur(src, dst, 9);//bilateralFilter(src, dst, 25, 25 * 2, 35);vector<vector<Point> > contours;vector<Vec4i> hierarchy;//在图像的每个颜色通道中查找矩形for (int c = 0; c < image.channels(); c++){int ch[] = { c, 0 };//通道分离mixChannels(&dst, 1, &gray_one, 1, ch, 1);// 尝试几个阈值for (int l = 0; l < N; l++){// 用canny()提取边缘if (l == 0){//检测边缘Canny(gray_one, gray, 5, thresh, 5);//膨脹dilate(gray, gray, Mat(), Point(-1, -1));imshow("dilate", gray);}else{gray = gray_one >= (l + 1) * 255 / N;}// 轮廓查找//findContours(gray, contours, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);vector<Point> approx;// 检测所找到的轮廓for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++){//使用图像轮廓点进行多边形拟合approxPolyDP(Mat(contours[i]), approx, arcLength(Mat(contours[i]), true)*0.02, true);//计算轮廓面积后，得到矩形4个顶点if (approx.size() == 4 && fabs(contourArea(Mat(approx))) > 1000 && isContourConvex(Mat(approx))){double maxCosine = 0;for (int j = 2; j < 5; j++){// 求轮廓边缘之间角度的最大余弦double cosine = fabs(angle(approx[j % 4], approx[j - 2], approx[j - 1]));maxCosine = MAX(maxCosine, cosine);}if (maxCosine < 0.3){squares.push_back(approx);}}}}}for (size_t i = 0; i < squares.size(); i++){const Point* p = &squares[i][0];int n = (int)squares[i].size();if (p->x > 3 && p->y > 3){polylines(out, &p, &n, 1, true, Scalar(0, 255, 0), 3, LINE_AA);}}imshow("dst", out);waitKey(0);

3.运行结果

————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「知来者逆」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/matt45m/article/details/95753563

opencv检测矩形相关推荐

opencv 检测直线、线段、圆、矩形
转自:http://blog.csdn.net/byxdaz/archive/2009/12/01/4912136.aspx 检测直线:cvHoughLines,cvHoughLines2 检测圆:c ...
使用OpenCV检测图像中的矩形
前言 1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数,如果想检测矩形,要自己去实现. 2.我这里使用的OpenCV版本是3.30. 矩形检测 1.得到原始图像之后,代码处理的步骤是: (1)滤波增强边缘. ...
opencv 识别长方形_使用OpenCV检测图像中的矩形
本文实例为大家分享了OpenCV检测图像中矩形的具体代码,供大家参考,具体内容如下前言 1.OpenCV没有内置的矩形检测的函数,如果想检测矩形,要自己去实现. 2.我这里使用的OpenCV版本是3 ...
opencv 检测几何图形_使用OpenCV + ConvNets检测几何形状
opencv 检测几何图形 A simple yet powerful pipeline for detecting shapes in scanned documents 一个简单而强大的管道,用于 ...
【Android App】利用自带的人脸检测器和OpenCV检测人脸讲解及实战（附源码和演示超详细）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~~ 一.利用人脸检测器识别人脸对于简单的人脸识别操作,Android已经提供了专门的识别工具,名叫人脸检测器FaceDetector,部分常用方法如下 F ...
OpenCV检测篇（二）——笑脸检测
前言由于本文与上一篇OpenCV检测篇(一)--猫脸检测具有知识上的连贯性,所以建议没读过前一篇的先去阅读一下前一篇,前面讲过的内容这里会省略掉. 笑脸检测其实也没什么可省略的,因为跟在openc ...
使用opencv检测视频人脸
使用opencv检测视频中的人脸在github上搜索opencv获取人脸特征文件. 点击进去后在data文件中找到haarcascades文件,里面都是已经训练好的关于人脸的特征. 下载需要的人脸特 ...
OpenCV检测与识别条码、二维码
原文链接:http://www.juzicode.com/opencv-note-barcodedetector-qrcodedetector 在 zbar:给我来10G打码图片一文中桔子菌介绍了 ...
OpenCV检测篇——猫脸检测
OpenCV检测篇(一)--猫脸检测 OpenCV检测篇一猫脸检测 OpenCV OpenCV的Python环境配置猫脸检测代码效果举一反三下期预告 OpenCV OpenCV是时下最流行的 ...

opencv检测矩形

原版矩形检测

opencv检测矩形相关推荐

最新文章

热门文章